TCC事务补偿操作幂等性难保证？Seata Saga状态机与重试幂等表设计模式
大家好，今天我们来探讨分布式事务中一个非常关键的问题：TCC事务模型中补偿操作的幂等性保证。以及如何利用Seata Saga状态机，结合重试幂等表设计模式来解决这一难题。
TCC事务模型的挑战与补偿操作幂等性
TCC（Try-Confirm-Cancel）是一种常用的分布式事务解决方案。它将一个业务操作拆分为三个阶段：
- Try阶段： 尝试执行业务操作，完成所有业务检查，预留所需的业务资源。
- Confirm阶段： 确认执行业务操作，真正执行业务逻辑。Try阶段预留的资源在此阶段被使用。
- Cancel阶段： 取消执行业务操作，释放Try阶段预留的业务资源。
在分布式环境下，Confirm和Cancel阶段可能会因为网络抖动、服务宕机等原因执行失败。为了保证最终一致性，事务管理器会重试Confirm或Cancel操作。这就要求Confirm和Cancel操作必须是幂等的。
什么是幂等性？
幂等性是指，对于一个操作，无论执行多少次，产生的效果都是一样的。例如：
update table set amount = 100 where id = 1;这条SQL语句是幂等的，无论执行多少次，id为1的记录的amount字段都会被设置为100。update table set amount = amount + 10 where id = 1;这条SQL语句不是幂等的，每次执行都会使amount字段的值增加10。
TCC补偿操作幂等性难点：
在实际应用中，保证Cancel操作的幂等性往往比Confirm操作更难。因为Cancel操作通常涉及到资源释放、状态回滚等复杂逻辑，容易出现以下问题：
- 并发问题： 多个Cancel请求同时到达，可能导致资源被重复释放或状态被错误回滚。
- 部分失败问题： Cancel操作涉及多个子操作，其中一部分操作失败，导致资源释放不完整或状态回滚不彻底。
- 状态不一致问题： 在Cancel执行过程中，数据状态发生变化，导致Cancel操作无法正确执行。
Seata Saga模式与状态机
Seata Saga模式是一种基于状态机的长事务解决方案，它将一个分布式事务拆分为多个本地事务，通过状态机来协调这些本地事务的执行。Saga模式允许每个本地事务提交后立即释放资源，从而避免了长时间锁定资源的问题。
Saga状态机：
Saga状态机定义了事务的各个状态以及状态之间的转换关系。每个状态对应一个本地事务，状态之间的转换对应事务的执行流程。
Seata Saga的优势：
- 最终一致性： Saga模式通过重试和补偿机制来保证最终一致性。
- 高性能： Saga模式允许本地事务提交后立即释放资源，提高了系统并发能力。
- 灵活： Saga模式可以灵活地定义事务的执行流程，适应不同的业务场景。
基于重试幂等表的设计模式
为了解决TCC补偿操作的幂等性问题，我们可以结合Seata Saga模式，并引入重试幂等表的设计模式。
核心思想：
- 记录操作： 在执行Confirm或Cancel操作之前，将操作的相关信息（例如：事务ID、操作类型、操作参数）记录到重试幂等表中。
- 判断是否已执行： 在执行Confirm或Cancel操作时，首先查询重试幂等表，判断该操作是否已经执行过。
- 幂等执行： 如果操作已经执行过，则直接返回成功；否则，执行操作并将执行结果更新到重试幂等表中。
重试幂等表设计：
我们可以设计一张名为tcc_retry_log的表，用于记录Confirm和Cancel操作的执行情况。
| 字段名 | 数据类型 | 描述